Waarom uw rapporten elkaar tegenspreken, en hoe u dat oplost
Twee rapporten die hetzelfde zouden moeten meten, geven soms twee verschillende cijfers. Het probleem zit niet noodzakelijk in de berekening zelf. Vaak gaat het om de definitie: twee mensen, twee teams of twee tools meten niet exact dezelfde realiteit, ook al gebruiken ze hetzelfde woord om die te beschrijven.
Waar deze tegenstrijdigheden vandaan komen
Eenzelfde begrip kan afhankelijk van de bron anders worden gemeten. De omzet van de maand kan in het ene systeem met btw worden berekend en in het andere zonder. Het aantal actieve klanten kan gebaseerd zijn op een bestelling in de laatste dertig dagen, of in de laatste twaalf maanden, afhankelijk van de definitie die voor het rapport wordt gebruikt.
Data kan ook op verschillende momenten worden opgehaald. Een rapport dat op de eerste dag van de maand is vastgezet en een ander rapport dat in realtime wordt bijgewerkt, kunnen voor dezelfde periode verschillende resultaten geven. Dat is niet noodzakelijk een fout: soms gaat het gewoon om een tijdsverschil dat niet wordt vermeld.
Ook kunnen filters worden toegepast zonder dat ze voldoende zichtbaar zijn. Een rapport kan bepaalde klantcategorieën, ordertypes of periodes uitsluiten, zonder dat de persoon die het raadpleegt precies weet wat werd weggefilterd. Het cijfer lijkt de volledige dataset weer te geven, terwijl het in werkelijkheid slechts een deel ervan bevat.
Ten slotte zijn systemen niet altijd op hetzelfde moment gesynchroniseerd. Een geannuleerde bestelling kan uren of dagen nodig hebben om in een ander systeem te worden verwerkt. Daardoor kunnen tijdelijk verschillen ontstaan tussen twee rapporten die op hetzelfde moment worden geraadpleegd.
Waarom dit probleem meer kost dan het lijkt
Elke vastgestelde tegenstrijdigheid vermindert geleidelijk het vertrouwen van teams in cijfers, veel verder dan het betrokken rapport. Zodra iemand twee verschillende cijfers voor dezelfde vraag heeft gezien, gaat die persoon de data vaker manueel controleren. Op termijn vermindert dat sterk het verwachte voordeel van geautomatiseerde rapportering.
Vergaderingen kunnen daardoor veranderen in discussies over de betrouwbaarheid van cijfers, in plaats van gesprekken over de beslissingen die genomen moeten worden. De tijd die wordt besteed aan het begrijpen waarom twee cijfers verschillen, gaat niet naar het analyseren van wat ze tonen of naar het nemen van actie.
Het probleem wordt nog duurder wanneer verschillende teams hun eigen indicatoren opbouwen op basis van dezelfde data. Elk team kan intern een consistente definitie hanteren, maar de organisatie eindigt dan met meerdere cijfers die voor dezelfde indicator als "officieel" worden beschouwd.
Hoe u dit oplost
Documenteer de definitie van elke belangrijke indicator nauwkeurig, niet alleen de naam. Leg vast wat de indicator omvat en uitsluit, over welke periode hij gaat, welke bron wordt gebruikt, welke filters eventueel worden toegepast en, wanneer nodig, hoe de berekening gebeurt.
Wijs voor elke belangrijke data-element een referentiebron aan. Wanneer meerdere systemen vergelijkbare informatie bevatten, moet duidelijk zijn welk systeem als bron van waarheid geldt en in welke situaties de andere systemen mogen worden gebruikt. Zo voorkomt u dat elk team zijn eigen versie van hetzelfde cijfer opnieuw opbouwt.
Vermeld systematisch de datum en het uur van de laatste update op rapporten. Zo kan een gebruiker snel zien of twee verschillende cijfers eenvoudigweg afkomstig zijn uit twee verschillende toestanden van de data.
Centraliseer waar mogelijk de berekening van gedeelde indicatoren. Als omzet, het aantal actieve klanten of een andere indicator door meerdere teams wordt gebruikt, wordt de berekening idealiter op één gemeenschappelijke plaats gedefinieerd en onderhouden, in plaats van ze in verschillende bestanden of tools opnieuw op te bouwen.
Wanneer er ten slotte een verschil ontstaat, moet het mogelijk zijn om terug te gaan naar de bron: de definitie van de indicator, de gebruikte data, de periode, de filters en de laatste synchronisatie. Het doel is niet alleen het cijfer van vandaag te corrigeren, maar te begrijpen waarom het verschil is ontstaan zodat het zich niet opnieuw voordoet.
Samengevat
Rapporten die elkaar tegenspreken wijzen niet noodzakelijk op een rekenfout. Vaak gaat het om een andere definitie, een andere bron, een andere toestand van de data of een berekening die op meerdere plaatsen wordt uitgevoerd. Door vast te leggen wat elke indicator precies voorstelt, referentiebronnen aan te wijzen en gedeelde berekeningen te centraliseren, worden cijfers consistenter en vooral eenvoudiger te begrijpen en te controleren.
Twee verschillende cijfers betekenen niet noodzakelijk dat een berekening fout is. Als uw teams regelmatig discussiëren over welke cijfers betrouwbaar zijn in plaats van over wat ze betekenen, kan ik helpen om definities en bronnen op elkaar af te stemmen.